在工业时代，机器动力的兴起改变了工业。在信息时代，计算机处理创造了新的经营方式。随着我们进入大数据时代，那些能够超越引擎和处理器，智能地使用数据来捕捉改变游戏规则的分析和见解，从而创造新的、创新的解决方案的企业(而不仅仅是生存下来)将茁壮成长。
我们的调查显示十分之九的学校投资者将数据和分析视为关键的战略优先事项。但将某件事列为优先事项并不总是等同于给予它应有的关注。换句话说，投资行业中有太多的人在艰难的过程中认识到，大海捞针是一回事，而穿针引线则完全是另一回事。
数据领袖和数据落后者之间的区别主要不是力量，而是瘫痪。简单地说，购买场外服务器和软件来收集和处理你的企业和行业创建的无穷无尽的数据流是很容易的——尽管代价高昂。但缺乏洞察力的信息会鼓励不作为。它未使用;瘫痪。你的企业——尽管有各种花哨的东西——将落后于竞争对手。你可以告诉股东和董事会你有一个大数据战略，但你不能告诉他们你有一个智能数据解决方案。
智能数据解决方案有助于收集、管理和分析来自日益复杂的投资领域的数据。作为技术如果能够将这些数据转移到实时平台上，就可以为风险管理和合规等领域的关键决策提供巨大支持。随着更先进的分析工具的引入，让人们具备必要的专业知识来理解并根据结果采取行动是至关重要的。
当我们理解大数据的目标时，它就变成了智能数据。例如，金融机构可以探索使用大数据技术来降低成本——通过自动化降低成本。大量的信息和计算能力也有助于缩短时间——从简单的执行速度到建模和对冲风险。
大数据可能包含关于客户可能想要的信息;智能数据表明客户应该已经购物的解决方案。它不仅显示了其客户正在进行的企业，它还可以更轻松地支持内部业务决策。
新的市场意味着需要翻译的新信息和新代码语言。随着传统上只关注做多策略的投资者转向新的和另类资产类别在寻求alpha的过程中，它们必须建立必要的基础设施，以支持这些新型投资。因此，风险管理成为人们特别关注的问题。除了考虑这些新资产类别的风险外，投资者还必须分析其投资决策的变化对其全部投资组合的影响。
多资产类别、跨投资组合分析是理解全面风险影响的关键。我看到我们的机构客户在这一过程的数据管理方面遇到了困难，尤其是在从传统和另类资产管理公司收集信息时，以及在分析风险时。此外，他们自己的客户也在要求更高的透明度和报告。在这里，提供一个结合来自多个来源的数据的框架，并嵌入提供定制风险报告的工具，有助于解决这些挑战，并展示了智能使用数据的好处。
监管报告的复杂性和深度创造了额外的挑战。在许多情况下，金融机构现在任务在整个企业中汇总和翻译信息，并将其转换为实时组合快照。这不仅提供了监管机构所需的透明度，而且还使投资者能够更好地从数据中揭开市场洞察，然后使用它们来提高投资决策。
今天的市场领导者明白这些问题，他们迅速采取大胆的措施，以确保数据不会被降级到后台办公室的会计和基准测试的目的。简而言之，投资者对最佳风险管理和透明度的要求，将数据推到了前沿，成为基金经理之间的一个关键卖点和区别。
好消息是，许多投资者了解这对其企业的重要程度以及他们的投资组合的长期绩效。我们的研究表明，400个机构投资者中有86％的受访者在过去三年中增加了对数据和分析基础设施的投资。亚博赞助欧冠
欢迎来到智能数据的世界。
杰克·克林克(Jack Klinck)是道富银行(State Street Corp.)全球战略和新企业负责人。